1.负责风控领域大模型相关应用的模型选型、研发、调优与落地。 2.结合具体风控业务场景，构建基于大模型的风险防控能力，优化反欺诈、反作弊等风控场景的防控能力。 3.实现风控大模型的高效部署（量化、蒸馏、剪枝），满足风控场景业务性能和系统性能响应要求。 1. 负责公司图像处理平台相关算法的研究； 2. 根据公司项目需求，设计与开发新的视觉算法，完成计算机视觉及图像处理核心算法实现及优化； 3. 针对公司产品，完善现有算法，优化产品的分类、检出和识别率。 4. 针对电商场景下 大模型图像识别应用，OCR，图片分类等研究

1、硕士及以上学历，5年以上相关经验。 2、 深入理解大模型技术栈（Transformer、LoRA、RLHF），至少主导过1个LLM落地项目。 3、 熟练使用PyTorch、TensorFlow、LangChain等框架，掌握大模型微调工具（Hugging Face、VLLM）。 4、 具备分布式训练经验（DDP、DeepSpeed），熟悉模型服务化（Triton、TF Serving）。 5、熟悉电商风控反作樊、反欺诈等场景的业务逻辑与数据特点（如用户画像、交易图谱）。 6、 掌握风控指标设计，能平衡风险与用户体验。 1. 硕士及以上学历，计算机技术、控制工程、通信工程、自动化、应用数学等相关专业，研究方向 是机器视觉和图像处理方向，数学基础扎实； 2. 具有扎实的计算机视觉和图像处理基础知识，熟悉数字图像处理算法，包括图像增强、图像分割、 特征提取等; 3. 熟悉各种常用的基于机器学习的分类方法，能够根据实际应用场景设计适合的分类器; 4. 熟悉 opencv，halcon 等视觉算法库，掌握C++ & python编程语言； 5. 具有将深度学习成功应用于 ocr 识别，图像识别处理领域的落地产品经验者优先; 6.具备较强的数据分析能力，独立分析问题和解决问题的能力； 7.要求创新钻研精神，工作责任心强，态度严谨。